[論文レビュー] A Robust Time-Domain Beam Alignment Scheme for Multi-User Wideband mmWave Systems

Xiaoshen Song, Saeid Haghighatshoar+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 1, 2017

Millimeter-Wave Propagation and Modeling被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、AoA-AoD-時間ドメインにおける非負のスパースベクトルの圧縮センシングを活用することで、多ユーザー広帯域mmWaveシステム向けのロバストな時間ドメインビームアライメント方式を提案する。擬似ノイズ系列と非負の最小二乗法を用いることで、高速 fading 条件下でも強い multipath 成分を効率的に同定でき、従来の決定論的アプローチに比べて訓練オーバーヘッドを低減し、チャネル変動に対するロバスト性を向上させる。

ABSTRACT

Millimeter wave (mmWave) communication with large array gains is a key ingredient of next generation (5G) wireless networks. Effective communication in mmWaves usually depends on the knowledge of the channel. We refer to the problem of finding a narrow beam pair at the transmitter and at the receiver, yielding high Signal to Noise Ratio (SNR) as Beam Alignment (BA). Prior BA schemes typically considered deterministic channels, where the instantaneous channel coefficients are assumed to stay constant for a long time. In this paper, in contrast, we propose a time-domain BA scheme for wideband mmWave systems, where the channel is characterized by multi-path components, different delays, Angle-of-Arrivals/Angle-of-Departures (AoAs/AoDs), and Doppler shifts. In our proposed scheme, the Base Station (BS) probes the channel in the downlink by some sequences with good autocorrelation property (e.g., Pseudo-Noise (PN) sequences), letting each user estimate its best AoA-AoD that connects the user to the BS with two-sided high beamforming gain. We leverage the sparse nature of mmWaves in the AoA-AoD-time domain, and formulate the BA problem as a Compressed Sensing (CS) of a non-negative sparse vector. We use the recently developed Non-Negative Least Squares (NNLS) technique to efficiently find the strongest path connecting the BS and each user. Simulation results show that the proposed scheme outperforms its counterpart in terms of the training overhead and robustness to fast channel variations.

研究の動機と目的

• 広帯域mmWaveシステムにおいて、変動が遅く決定論的なチャネルを仮定する既存のビームアライメント方式の限界を解消すること。
• マルチパス成分、遅延、ドップラーシフト、および到着角／送信角（AoA/AoD）スプレッドを伴う時間変動するmmWave環境でも効率的なビームアライメントを可能にすること。
• AoA-AoD-時間ドメインにおけるmmWaveチャネルのスパース構造を活用して訓練オーバーヘッドを低減すること。
• 急速なチャネル変動にもかかわらず高いSNRを維持できるロバストなビームアライメント手法を開発すること。
• 圧縮センシングと非負の最小二乗法を用いて、正確かつ低オーバーヘッドのビームペア推定を実現すること。

提案手法

• 基地局は、自己相関特性が優れた訓練シーケンス（例：擬似ノイズ（PN）シーケンス）を送信してダウンリンクチャネルをプローブする。
• 各ユーザーは、受信信号を既知の訓練シーケンスと相関させることで、最も強いビームペア（AoAおよびAoD）を推定する。
• ビームアライメント問題は、AoA-AoD-時間ドメインにおけるチャネルパスを表す非負のスパースベクトルの圧縮センシング問題として定式化される。
• 非負の最小二乗法（NNLS）を用いてスパース復元問題を解き、高いビームフォーミングゲインを持つ主要パスを同定する。
• 角度および遅延次元におけるmmWaveチャネルの内在的スパarsityを活用することで、必要な訓練シンボル数を削減する。
• 本方式は、各ユーザーについてAoA、AoD、およびパス遅延の共同推定を可能にし、マルチユーザー運用をサポートする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチパスおよびドップラーシフトを伴う高速 fading と時間変動するmmWaveチャネルに対して、どのようにビームアライメントをロバスト化できるか？
• RQ2 AoA-AoD-時間ドメインにおけるmmWaveチャネルのスパース性を効率的な訓練にどのように活用できるか？
• RQ3 従来の方法に比べて、非負制約付きの圧縮センシングが、ビームアライメントの正確性を向上させるとともに訓練オーバーヘッドを低減できるか？
• RQ4 自己相関特性が優れたPNシーケンスの使用が、広帯域mmWaveシステムにおけるビームペア推定をどのように向上させるか？
• RQ5 現実的な時間変動するチャネル条件下で、訓練オーバーヘッドとロバスト性の面でどの程度の性能向上が達成可能か？

主な発見

• 提案手法は、AoA-AoD-時間ドメインにおけるmmWaveチャネルのスパース構造を活用することで、訓練オーバーヘッドを顕著に低減した。
• 非負の最小二乗法の使用により、最も強いチャネルパスの正確な回復が可能となり、ビームアライメントの信頼性が向上した。
• 時間ドメインでのプローブとスパース復元アプローチのおかげで、高速なチャネル変動に対しても優れたロバスト性を示した。
• シミュレーション結果から、時間変動する条件下でも、従来のビームアライメント方式に比べて訓練オーバーヘッドと性能の両面で本手法が優れていることが確認された。
• PNシーケンスと圧縮センシングの統合により、最小限の信号交換オーバーヘッドで効率的かつ正確なビームペア推定が実現した。
• 本手法は、両側のビームフォーミングゲインを共同AoA-AoD推定により特定することで、豊富な散乱環境下でも高いSNRを達成した。